Nestandardní přístupy k lineární diskriminační analýze

školitel: RNDr. Jan Kalina, Ph.D.
e-mail: zobrazit e-mail
typ práce: bakalářská práce, diplomová práce
zaměření: MI_MM, MI_AMSM, II_SIMI
klíčová slova: klasifikace, vysoce dimenzionální data, robustnost
odkaz: http://www2.cs.cas.cz/~kalina
popis: Práce popíše některé méně tradiční verze lineární diskriminační analýzy (LDA), která je oblíbenou klasifikační metodou. Vyjde přitom z prací uvedených níže. Popíše a implementuje jednak regularizovanou LDA, která je vhodná pro data s velkým počtem proměnných, jednak robustní LDA, která je vhodná pro data kontaminovaná odlehlými hodnotami. Chování uvažovaných metod ilustruje na vhodných příkladech.
literatura: Guo Y., Hastie T., Tibshirani R. (2007): Regularized discriminant analysis and its application in microarrays. Biostatistics 8 (1), 86–100. Kalina J. (2014): Classification methods for high-dimensional genetic data. Biocybernetics and Biomedical Engineering 34, 10-18. Roelant E., Van Aelst S., Willems G. (2009): The minimum weighted covariance determinant estimator. Metrika 70 (2), 177-204.
poznámka: Práce předpokládá (pouze) základní znalosti statistiky.
naposledy změněno: 11.09.2016 09:00:48

za obsah této stránky zodpovídá: Radek Fučík | naposledy změněno: 12.9.2011
Trojanova 13, 120 00 Praha 2, tel. 224 358 540, pevná linka 224 923 098, fax 234 358 643
České vysoké učení technické v Praze | Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská | Katedra matematiky